作者:樊笛; 巨志勇 期刊:《计算机与现代化》 2020年第03期
当前的图像识别领域,大部分的分类或者识别方法都建立在已有大量数据的基础上,将大量数据投入训练,经过采样分析、特征提取后做判别分类。然而在现实世界中,大多数目标分类问题并没有大量的标注数据。为了解决基于小样本数据集的图像识别问题,本文首先使用数据增强方法扩充数据集,然后利用多层卷积神经网络将图像映射到高维嵌入空间中,再使用原型网络得到每个类的原型点,根据嵌入空间中测试图像与各个类原型点之间的距离将其分类。...
1.有迹象表明人工智能的应用正在加速人们将会看到,人工智能领域正在被加速采用,其驱动因素包括更复杂的人工智能模型投入生产,增加人工智能能力的专业硬件,以便基于更大的数据集提供更快的结果,简化的工具可以对整个人工智能堆栈的访问民主化,使人工智能能够在几乎任何设备上运行的小型工具,以及云计算访问允许从任何地方访问人工智能资源的人工智能工具。集成来自多个来源的数据、复杂的业务和逻辑挑战,以及使数据更有用的竞争激...
作者:江海洋; 刘林海; 李红石 期刊:《水利信息化》 2020年第01期
水位图像识别系统基于人工智能图像识别技术,通过对水尺进行智能识别,直接获得水位的数值,但在实际应用中,由于受场景因素的干扰,稳定性大受影响。通过采用深度学习算法、多帧识别、曝光参数优化,以及摄像机硬件及光学的定制等多种手段相结合,解决各种场景因素的干扰,并在杭州之江水文站进行比测。比测结果表明,智能图像识别水尺系统满足水位观测标准中自记式水位计的要求,与传统水位测量相比,具有建设成本低、测量方式高效的优势,...
作者:林自强; 冯叔锟; 鲁秋媛; 王婉纤; 吕植成 期刊:《电子世界》 2020年第01期
操作型机器人因具有多功能、可固定或运动、能自动控制、可重复编程和能运用于相关自动化系统中的特点而被广泛应用于生活。魔方还原机器人作为一种常见的操作型机器人,使用摄像头、步进电机和机械手臂来实现魔方还原的功能。该机器人以STM32处理器为平台,自制具有图像识别功能、操控功能和上位机终端功能的还原机器人,即智能机器人。经过深入了解相关技术的原理,设计相应的处理器电路,编写代码进行调试,机器人性能能够达到预...
随着人工智能的发展,计算机视觉在其中扮演着一个重要的角色。尤其在自动驾驶、医疗图像、VR等技术领域当中,对图像识别、目标检测等任务的标准有了更高的要求。本文针对上下文信息在目标检测任务中发挥的作用,分别基于传统机器学习的目标检测任务和基于深度学习的目标检测任务,通过上下文建模方法的分析和模型的对比,概述了上下文信息在当中的应用和发展。0引言在日常场景中人类与计算机对于目标的识别与检测可能有着不一样的语义...
作者:薛未业; 王家海 期刊:《佳木斯大学学报》 2020年第01期
针对柔性化生产线上人工装配过程中装配质量的检测问题,提出基于机器学习的装配图像识别方法。首先设计整体方案,采用普通工业相机结合图像识别软件的方式,构建硬件系统并开发软件模块。接着利用监督算法通过训练分类器实现图像识别。测试各算法方案并比较图像识别准确率、训练和分类耗时以及训练所需数据量,选取效果较好的算法方案。然后研究训练数据扩展方法,以降低训练图片数量并提高识别正确率。结果表明:采用合适算法方案的装...
作者:严梓峻; 丁伟杰; 汪雄 期刊:《电子测试》 2020年第04期
为缓解阅览室座位紧缺、开馆前的混乱与喧哗、因座位问题而产生的冲突等压力,应用OV5647摄像头和树莓派设计一款基于图像识别的移动终端图书馆座位管理系统,利用OPENCV计算机视觉集成库中的AdaBoost算法,获取人脸信息的Haar-Like特征,实现对读者的检测。同学们可以使用客户端APP查看目前阅览室座位的使用情况,并可对座位进行选座和预约。该设计以树莓派为控制核心,阿里云为数据存储平台,有效管理图书馆座位,提高图书馆座位的利用率...
作者:周月鹏; 卢喜利 期刊:《韶关学院学报》 2019年第12期
近年来深度学习技术在图像识别、语音识别、自然语言处理方面表现出很好的效果.不同的数据集都有自身的特点,ReLU虽是目前应用最多的激活函数,但不是在任何卷积层上都能取得最好的效果.针对CNN模型的不同层,采用不同的激活函数进行组合,组合激活函数的模型在MNIST和CIFAR-10数据集进行实验,实验结果表明,在模型中采用混合的激活函数组合可以比单一激活函数取得更高的识别准确率.在MNIST数据集上采用4个卷积层和1个全连接层,组合激...
目前变电站安全防护方法主要依靠传统监控或人工巡视,耗费了大量人力,并且效果不佳。提出一种适应变电站进出监控需求的运动目标检测及人脸快速识别方法。首先对变电站视频监控环境进行分析;其次设计了基于混合高斯背景模型与帧间差分法相结合的变电站内运动目标检测算法,基于Haar的人脸检测算法和基于EigenFace的变电站人脸快速识别算法,并且对采集到的视频图像进行分析处理,实现了有人员进入禁止区域时的报警功能以及对进出的人...
作者:王江; 熊京京; 刘明德; 苏芸; 谢锋 期刊:《南方农机》 2020年第03期
在草莓采摘机器人的应用前景广阔的市场背景下,本系统将草莓的识别算法移植到嵌入式平台MyRIO上实现,通过图像采集、图像分割、灰度形态学处理、高级形态学处理等一系列操作后,基本复原了成熟草莓的形态,为草莓识别市场化应用提供了一个方向。
针对车辆管理信息化的进一步需求,文中基于图像识别技术对车牌识别的相关算法进行研究。使用深度学习领域的神经网络技术,对车牌识别算法进行改进。算法使用卷积神经网络结构,以提高车牌识别的准确率为目的,合理设置网络参数,通过误差的反向传播优化各层的权重。网络经过训练和测试,识别准确率达到97%以上,耗时5.2 ms,从而提高了车牌识别技术的实用性。
作者:向映红; 廖勇; 代学武 期刊:《机床与液压》 2019年第24期
针对传统抄表方式存在的识别精度低、识别效果差的问题,提出基于区域卷积神经网络(Region-based Convolutional Neural Network,R-CNN)的智能电表数值识别方法。该方法首先使用摄像头采集电表数字码盘的图像信息,然后对采集到的图像进行预处理,最后通过R-CNN网络对预处理后的图像进行自动识别。试验结果表明:所提方法利用R-CNN网络可以同时自动识别表盘位置信息和表盘读数信息,很大程度上减少了人工识表的压力,提高了表计识别精度...
作者:李庆旭; 王巧华; 顾伟; 施行; 马美湖 期刊:《农业机械学报》 2020年第01期
针对我国鸭蛋孵化行业剔除无精蛋的方法效率低、剔除的无精蛋已丧失食用价值、造成资源巨大浪费的问题,运用机器视觉技术,以孵化至第3天的种鸭蛋为研究对象,运用深度卷积神经网络(Convolutional neural networks,CNN)端对端的特点,在Alexnet神经网络基础上进行改进,将孵化第3天的种鸭蛋透射图像直接输入到深度卷积神经网络。用卷积层代替全连接层,改变卷积核的尺寸,搭建了种鸭蛋受精信息识别网络(Eggnet)模型,实现了对种鸭蛋孵化早...
作者:陈小帮; 左亚尧; 王铭锋; 马铎 期刊:《计算机工程与设计》 2020年第02期
为探讨深度学习技术运用于高空或卫星图像处理的问题,针对其高空层次特征丰富但细节信息不充分,以及背景多元化干扰等特点,研究一种有效的多分类方法。利用消费级无人机采集农作物高空图像,从图像数据规模有限,较难实现有效训练的问题出发,提出一种综合数据增强和迁移学习的方法克服数据集不足;结合高空图像的独特特征,改进高维空间的最优分类函数,对模型进行优化,使之更吻合高空拍摄农作物图像的识别与处理。通过构建多组数据、多...
作者:唐川(编译) 期刊:《科研信息化技术与应用》 2019年第03期
过去十年,基于机器学习的人工智能(AI)在性能方面取得了突破性进展,经常接近人类专家的能力,有时甚至超过了他们,例如人工智能在图像识别、语言翻译、围棋中的表现。这些应用使用大型人工神经网络,其中的节点由数百万个加权互联相连。它们模拟了大脑的结构和工作机制,但有一个关键领域做不到——人工神经网络无法像动物那样随着时间的推移而学习。
11月6日,寒武纪科技公司新一代人工智能芯片,采用与“阿尔法狗”类似的深度学习技术,适用范围覆盖了图像识别、安防监控、智能驾驶、无人机、语音识别、自然语言处理等人工智能的重点应用领域.寒武纪公司首席执行官陈天石介绍,与传统芯片不同,寒武纪的人工智能芯片模拟大脑的神经元和突触,一条指令即可完成一组神经元的处理.这种计算模式在做智能处理时,比如识别图像,效率要比传统芯片高几百倍.
作者:李冰; 刘俊 期刊:《新一代信息技术》 2019年第20期
由于火力发电厂中构建庞大、设备繁多,同时具有危害人体的噪音,难免会对人工巡检质量造成一定的负面影响。传统的巡检只是人工对设备进行经验性观察,并不具备图像的识别、记录以及分析。为了解决这些问题,本文提出一种基于YOLO V3的改进算法,首先利用K-means算法的对所用数据集进行聚类分析,其次考虑到本文是对电厂进行图像识别,为了提高准确率,以及运算速度情况下对YOLO V3的结构进行改进:一方面是将原网络的5次卷积下采样转变成5...
作者:于佼; 刘孝鑫; 朱洁 期刊:《信息周刊》 2019年第15期
变电站巡检机器人是将移动机器人应用于变电站环境,基于红外、可见光相机等设备获取红外热图、图像信息,采用智能分析算法自动识别设备状态,代替人工实现变电站设备状态的自动检测与预警分析。本文介绍了智能变电站巡检机器人的系统功能及系统组成,重点阐述了巡检机器人自主定位导航、移动平台、图像识别、红外测温、实时数据曲线分析等五项关键技术。
本文将分别对图像识别、图像分割、图像预处理以及特征提取等进行全面介绍,同时介绍基于AutoEncoder的RBF神经网络训练方式,以期为有关人员提供可靠参考。
在图像检测技术取得快速发展背景下,图像识别成为了热门话题。基于这种情况,本文对二维邻近保持嵌入算法进行了分析,通过仿真测试发现采用该算法进行图像识别,平均识别率高达98.2%,能够满足图像识别要求。